JPH03158191A - 洗濯機 - Google Patents
洗濯機Info
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- JPH03158191A JPH03158191A JP1298228A JP29822889A JPH03158191A JP H03158191 A JPH03158191 A JP H03158191A JP 1298228 A JP1298228 A JP 1298228A JP 29822889 A JP29822889 A JP 29822889A JP H03158191 A JPH03158191 A JP H03158191A
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- JP
- Japan
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- washing
- cloth
- dirt
- time
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- Detail Structures Of Washing Machines And Dryers (AREA)
- Control Of Washing Machine And Dryer (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は、操作者による外部入力と各種センサの検出値
より各種洗濯条件を自動決定する洗濯機に関するもので
ある。
より各種洗濯条件を自動決定する洗濯機に関するもので
ある。
従来の技術
従来より操作者による外部入力と各種センサにより各種
洗濯条件を決定する洗濯機は提案されているが、外部入
力による洗濯条件決定と各種センサによる洗濯条件決定
は各々独立になされていた。また前記洗濯条件の決定は
、水位・水流等について４段階程度に決定するものであ
った。
洗濯条件を決定する洗濯機は提案されているが、外部入
力による洗濯条件決定と各種センサによる洗濯条件決定
は各々独立になされていた。また前記洗濯条件の決定は
、水位・水流等について４段階程度に決定するものであ
った。
発明が解決しようとする課題
ところが以上述べたような従来の技術では、次のような
課題があった。すなわち操作者が外部入力を行う場合に
洗濯物の状態に適した各種洗濯条件の設定をしなければ
ならないと同時に、必ずしも洗濯物の状態に適した設定
パターンがあるとは限らないという課題があった。
課題があった。すなわち操作者が外部入力を行う場合に
洗濯物の状態に適した各種洗濯条件の設定をしなければ
ならないと同時に、必ずしも洗濯物の状態に適した設定
パターンがあるとは限らないという課題があった。
そこで本発明は、このような従来の課題を解決しようと
するものであり、各種センサの検出値よりファジィ推論
を用いて各種洗濯条件をきめ細か（決定すると同時に、
操作者の外部入力により「最適な洗濯」、「操作者の好
みの洗濯」を共に実現する洗濯機を提供するもので、第
一は好みを生かした水位、第二は同水流、第三は同洗濯
およびすすぎ時間、第四は同各種洗濯条件を得ることを
目的とするものである。
するものであり、各種センサの検出値よりファジィ推論
を用いて各種洗濯条件をきめ細か（決定すると同時に、
操作者の外部入力により「最適な洗濯」、「操作者の好
みの洗濯」を共に実現する洗濯機を提供するもので、第
一は好みを生かした水位、第二は同水流、第三は同洗濯
およびすすぎ時間、第四は同各種洗濯条件を得ることを
目的とするものである。
課題を解決するための手段
前記目的を達成するための本発明の第一の手段は、水量
・汚れ量に関する操作者による入力を受け付ける手動入
力部と、布量を検出する布量センサと、この布量センサ
の検出値と前記手動人力部より得た情報とを入力とし、
洗濯水位およびすすぎ水位をファジィ推論により決定す
る水量決定手段とを備えた構成の洗濯機とするものであ
る。
・汚れ量に関する操作者による入力を受け付ける手動入
力部と、布量を検出する布量センサと、この布量センサ
の検出値と前記手動人力部より得た情報とを入力とし、
洗濯水位およびすすぎ水位をファジィ推論により決定す
る水量決定手段とを備えた構成の洗濯機とするものであ
る。
第二の手段は、洗い方に関する操作者による入力を受け
付ける手動入力部と、布量を検出する布量センサと、こ
の布量センサの検出値と前記手動入力部より得た情報と
を人力とし、洗濯水流およびすすぎ水流をファジィ推論
により決定する水流決定手段とを備えた構成の洗濯機と
するものである。
付ける手動入力部と、布量を検出する布量センサと、こ
の布量センサの検出値と前記手動入力部より得た情報と
を人力とし、洗濯水流およびすすぎ水流をファジィ推論
により決定する水流決定手段とを備えた構成の洗濯機と
するものである。
第三の手段は、汚れ量に関する操作者による入力を受け
付ける手動入力部と、布量を検出する布量センサと、汚
れを検出する汚れセンサと、これら各種センサの検出値
と前記手動入力部より得た情報とを入力とし、洗濯時間
およびすすぎ時間をファジィ推論により決定する洗濯時
間決定手段とを備えた構成の洗濯機とするものである。
付ける手動入力部と、布量を検出する布量センサと、汚
れを検出する汚れセンサと、これら各種センサの検出値
と前記手動入力部より得た情報とを入力とし、洗濯時間
およびすすぎ時間をファジィ推論により決定する洗濯時
間決定手段とを備えた構成の洗濯機とするものである。
第四の手段は、水量・汚れ量・洗い方に関する操作者に
よる入力を受け付ける手動入力部と、布量を検出する布
量センサと、汚れを検出する汚れセンサと、これら各種
センサの検出値と前記手動入力部より得た情報とを入力
とし、水位・洗濯時間およびすすぎ時間、洗濯水流およ
びすすぎ水流等の各種洗濯条件を決定するファジィ推論
器とを備えた構成の洗濯機とするものである。
よる入力を受け付ける手動入力部と、布量を検出する布
量センサと、汚れを検出する汚れセンサと、これら各種
センサの検出値と前記手動入力部より得た情報とを入力
とし、水位・洗濯時間およびすすぎ時間、洗濯水流およ
びすすぎ水流等の各種洗濯条件を決定するファジィ推論
器とを備えた構成の洗濯機とするものである。
作用
前記第一の手段による作用は以下の通りである。すなわ
ち通常は布量センサの検出値より水位決定手段にてファ
ジィ推論を行い適正水位を決定するが、水量・汚れ量に
関する操作者による手動人力を受け付ける手動入力部よ
り得た情報により、適正水位の範囲内で操作者の好みを
生かした水位決定をする。
ち通常は布量センサの検出値より水位決定手段にてファ
ジィ推論を行い適正水位を決定するが、水量・汚れ量に
関する操作者による手動人力を受け付ける手動入力部よ
り得た情報により、適正水位の範囲内で操作者の好みを
生かした水位決定をする。
前記第二の手段による作用は以下の通りである。すなわ
ち通常は布量センサの検出値より水位決定手段にてファ
ジィ推論を行い適正水流を決定するが、洗い方に関する
操作者による手動入力を受け付ける手動入力部より得た
情報により適正水流の範囲内で操作者の好みを生かした
水流決定をする。
ち通常は布量センサの検出値より水位決定手段にてファ
ジィ推論を行い適正水流を決定するが、洗い方に関する
操作者による手動入力を受け付ける手動入力部より得た
情報により適正水流の範囲内で操作者の好みを生かした
水流決定をする。
前記第三の手段による作用は以下の通りである。すなわ
ち通常は布量センサと汚れセンサの検出値より洗濯時間
決定手段にてファジィ推論を行い適正な洗濯時間および
すすぎ時間を決定するが、汚れ量に関する操作者による
手動入力を受け付ける手動入力部より得た情報により、
適正時間の範囲内で操作者の好みを生かした洗濯時間お
よびすすぎ時間を決定をする。
ち通常は布量センサと汚れセンサの検出値より洗濯時間
決定手段にてファジィ推論を行い適正な洗濯時間および
すすぎ時間を決定するが、汚れ量に関する操作者による
手動入力を受け付ける手動入力部より得た情報により、
適正時間の範囲内で操作者の好みを生かした洗濯時間お
よびすすぎ時間を決定をする。
面記第四の手段による作用は以下の通りである。すなわ
ち布量センサの検出値より適正水位を決定し、この布量
センサの検出値と前記適正水位より洗濯水流およびすす
ぎ水流を決定する。また汚れセンサの検出値と前記適正
水位および水流により洗濯時間を決定する。以上説明し
たような各種洗濯条件はファジィ推論器による多段推論
により行なわれるが、水量・汚れ量・洗い方に関する操
作者による手動入力を受け付ける手動入力部より得た情
報により、適正な各種洗濯条件の範囲で操作者の好みを
生かした各種洗濯条件を決定する。
ち布量センサの検出値より適正水位を決定し、この布量
センサの検出値と前記適正水位より洗濯水流およびすす
ぎ水流を決定する。また汚れセンサの検出値と前記適正
水位および水流により洗濯時間を決定する。以上説明し
たような各種洗濯条件はファジィ推論器による多段推論
により行なわれるが、水量・汚れ量・洗い方に関する操
作者による手動入力を受け付ける手動入力部より得た情
報により、適正な各種洗濯条件の範囲で操作者の好みを
生かした各種洗濯条件を決定する。
実施例
以下本発明の一実施例について第１図〜第１９図を用い
て説明する。まず第１９図により洗濯機全体について説
明する。１は洗濯物及び洗濯水を入れる洗濯槽、２は洗
濯水を溜める外槽である。
て説明する。まず第１９図により洗濯機全体について説
明する。１は洗濯物及び洗濯水を入れる洗濯槽、２は洗
濯水を溜める外槽である。
３は洗濯物及び洗濯水を撹拌するパルセータで、モータ
４によりベルト５を介して回転される。また脱水時には
洗濯槽１がモータ４によって駆動される。６はパルセー
タ３の回転時にパルセータ３にかかる負荷を検出する布
量センサ、７はエアートラップｓ内の気圧を検出するこ
とにより洗濯槽内の水位を検出する水位センサである。
４によりベルト５を介して回転される。また脱水時には
洗濯槽１がモータ４によって駆動される。６はパルセー
タ３の回転時にパルセータ３にかかる負荷を検出する布
量センサ、７はエアートラップｓ内の気圧を検出するこ
とにより洗濯槽内の水位を検出する水位センサである。
９は排水ホース内の光の透過度により洗濯槽１内の水の
汚れ度を検出する汚れセンサである。洗濯槽１内への水
の出し入れは電磁弁により駆動される給水弁１０および
排水弁１１により制御される。１２は操作者による入力
を受ける手動入力部で、スライド抵抗等で構成されてお
り水量の多少、汚れ量の多少、洗い方の強弱に関して所
定の範囲内でアナログ値として入力できる構成となって
いる。
汚れ度を検出する汚れセンサである。洗濯槽１内への水
の出し入れは電磁弁により駆動される給水弁１０および
排水弁１１により制御される。１２は操作者による入力
を受ける手動入力部で、スライド抵抗等で構成されてお
り水量の多少、汚れ量の多少、洗い方の強弱に関して所
定の範囲内でアナログ値として入力できる構成となって
いる。
次に、第一の手段による洗濯水位決定について説明する
。第１図は第一の手段の一実施例で、洗濯水位の決定は
、手動入力部１２からの水量の多少、汚れ量の多少とい
った入力情報による水位の補正量決定と、この補正量と
布量センサ６の検出値による適正水位の決定の２ステツ
プからなる。
。第１図は第一の手段の一実施例で、洗濯水位の決定は
、手動入力部１２からの水量の多少、汚れ量の多少とい
った入力情報による水位の補正量決定と、この補正量と
布量センサ６の検出値による適正水位の決定の２ステツ
プからなる。
これら補正量および適正水位の決定は、ともに水位決定
手段Ｘ５においてファジィ推論により行われる。第一ス
テップのファジィ推論は「水量が多めで且つ汚れが多い
ならば補正量をとても多めにする」といった一般的な判
断を基に行われる。推論のルールは第２図（ａ＞に示す
９個のルールからなる。水量が「多め」とか、汚れが「
多い」とか、補正量を「とても多め」といった定性的な
概念は第３図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すようなメン
バーシップ関数により定量的に表現される。ファジィ推
論は第４図に示す構成になっており、水量適合度演算手
段２１では、水量に関する外部入力とメンバーシップ関
数に対する適合度を両者のＭＡＸを取ることにより求め
る。汚れ量適今度演算手段２２では、汚れ量に関して同
様に適合度を求める。前件部ミニマム演算手段１つでは
、前記２つの適合度のＭＩＮを取り前件部の適合度とす
る。
手段Ｘ５においてファジィ推論により行われる。第一ス
テップのファジィ推論は「水量が多めで且つ汚れが多い
ならば補正量をとても多めにする」といった一般的な判
断を基に行われる。推論のルールは第２図（ａ＞に示す
９個のルールからなる。水量が「多め」とか、汚れが「
多い」とか、補正量を「とても多め」といった定性的な
概念は第３図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すようなメン
バーシップ関数により定量的に表現される。ファジィ推
論は第４図に示す構成になっており、水量適合度演算手
段２１では、水量に関する外部入力とメンバーシップ関
数に対する適合度を両者のＭＡＸを取ることにより求め
る。汚れ量適今度演算手段２２では、汚れ量に関して同
様に適合度を求める。前件部ミニマム演算手段１つでは
、前記２つの適合度のＭＩＮを取り前件部の適合度とす
る。
後件部ミニマム演算手段２０では、この前件部適合度と
後件部の補正量メンバーシップ関数のＭＩＮを取ってそ
のルールの結論とする。
後件部の補正量メンバーシップ関数のＭＩＮを取ってそ
のルールの結論とする。
全てのルールについて、それぞれの結論を求めたのち、
重心演算手段４６では全結論のＭＡＸを取り、その重心
を計算することにより、最終的に補正量が求まる。
重心演算手段４６では全結論のＭＡＸを取り、その重心
を計算することにより、最終的に補正量が求まる。
水量、汚れ量及び補正量に関するメンバーシップ関数は
、それぞれ水量メンバーシップ関数記憶手段２３、汚れ
量メンバーシップ関数記憶手段２４および補正量メンバ
ーシップ関数記憶手段２６を参照することにより得られ
る。また、推論のルールは、補正量推論ルール記憶手段
２５を参照することにより得られる。
、それぞれ水量メンバーシップ関数記憶手段２３、汚れ
量メンバーシップ関数記憶手段２４および補正量メンバ
ーシップ関数記憶手段２６を参照することにより得られ
る。また、推論のルールは、補正量推論ルール記憶手段
２５を参照することにより得られる。
第ニステップのファジィ推論は「布量が多（且つ補正量
が多めならば、水位をとても高くする」といった一般的
な判断を基に行われる。推論のルールは第２図（ｂ）に
示す４個のルールからなる。布量が「多い」とか、補正
量が「多め」とか、水位を「高く」といった定性的な概
念は第一ステップと同様にメンバーシップ関数により定
量的に表現される。ファジィ推論は第５図に示す構成に
なっており、第一ステップと同様の手順で水位を求める
。以上説明した２ステツプにより決定された水位になる
ように、制御部１３が水位センサ７の検出値より給水弁
１０を制御することにより行う。
が多めならば、水位をとても高くする」といった一般的
な判断を基に行われる。推論のルールは第２図（ｂ）に
示す４個のルールからなる。布量が「多い」とか、補正
量が「多め」とか、水位を「高く」といった定性的な概
念は第一ステップと同様にメンバーシップ関数により定
量的に表現される。ファジィ推論は第５図に示す構成に
なっており、第一ステップと同様の手順で水位を求める
。以上説明した２ステツプにより決定された水位になる
ように、制御部１３が水位センサ７の検出値より給水弁
１０を制御することにより行う。
前記水位決定手段１５および制御部１３の機能は、マイ
クロコンピュータ１４により容易に実現できる。前記第
二の手段による水流決定について説明する。第６図は第
２の手段の一実施例で、水流の決定は、布量センサ６の
検出値と手動入力部１２からの洗い方の強弱という入力
情報とから水流決定手段１６においてファジィ推論する
ことにより行われる。ファジィ推論は「布置が多めで且
つ洗い方が強めならば、水流をとても強くする」といっ
た一般的な判断を基に行われる。推論のルールは第７図
に示す９個のルールからなる。布量か「多い」とか洗い
方を「強め」といった定性的な概念は第８図（ａ）、（
ｂ）に示すようなメンバーシップ関数により定量的に表
現される。「水流を強くする」といった概念は、モータ
４の’ＯＮ時間を長く、且つＯＦＦ時間を短く」といっ
た表現に対応し、０６時間を「長（」、 ＯＦＦ時間を
「短く」といった定性的な概念は同様にメンバーシップ
関数により定量的に表現される。ファジィ推論は第９図
に示す構成になっており、布置適合度演算手段２７では
、布量センサの検出値と布置に関するメンバーシップ関
数の適合度を両者のＭＡＸを取ることにより求める。洗
い方適合度演算手段３３では、洗い方に関する手動入力
とメンバーシップ関数の適合度を同様にして求める。前
件部ミニマム演算手段１９では、前記２つの適合度のＭ
ＩＮを取り、前件部の適合度とする。後件部ミニマム演
算手段２０では、この前件部適合度と後件部のＯＮ・Ｏ
ＦＦ時間メンバーシップ関数のＭＩＮを取ってそのルー
ルの結論とする。
クロコンピュータ１４により容易に実現できる。前記第
二の手段による水流決定について説明する。第６図は第
２の手段の一実施例で、水流の決定は、布量センサ６の
検出値と手動入力部１２からの洗い方の強弱という入力
情報とから水流決定手段１６においてファジィ推論する
ことにより行われる。ファジィ推論は「布置が多めで且
つ洗い方が強めならば、水流をとても強くする」といっ
た一般的な判断を基に行われる。推論のルールは第７図
に示す９個のルールからなる。布量か「多い」とか洗い
方を「強め」といった定性的な概念は第８図（ａ）、（
ｂ）に示すようなメンバーシップ関数により定量的に表
現される。「水流を強くする」といった概念は、モータ
４の’ＯＮ時間を長く、且つＯＦＦ時間を短く」といっ
た表現に対応し、０６時間を「長（」、 ＯＦＦ時間を
「短く」といった定性的な概念は同様にメンバーシップ
関数により定量的に表現される。ファジィ推論は第９図
に示す構成になっており、布置適合度演算手段２７では
、布量センサの検出値と布置に関するメンバーシップ関
数の適合度を両者のＭＡＸを取ることにより求める。洗
い方適合度演算手段３３では、洗い方に関する手動入力
とメンバーシップ関数の適合度を同様にして求める。前
件部ミニマム演算手段１９では、前記２つの適合度のＭ
ＩＮを取り、前件部の適合度とする。後件部ミニマム演
算手段２０では、この前件部適合度と後件部のＯＮ・Ｏ
ＦＦ時間メンバーシップ関数のＭＩＮを取ってそのルー
ルの結論とする。
全てのルールについて、それぞれの結論を求めたのち、
重心演算手段４６では全結論のＭＡＸを取り、その重心
を計算することにより、最終的にＯＮ・（ＩＦＦ時間を
求める。
重心演算手段４６では全結論のＭＡＸを取り、その重心
を計算することにより、最終的にＯＮ・（ＩＦＦ時間を
求める。
布量、洗い方及びＯＮ・ＯＦＦ時間に関するメンバーシ
ップ関数は、それぞれ布置メンバーシップ関数記憶手段
２９・洗い方メンバーシップ関数記憶手段３４およびＯ
Ｎ・ＯＦＦ時間メンバーシップ関数記憶手段３６を参照
することにより得られる。
ップ関数は、それぞれ布置メンバーシップ関数記憶手段
２９・洗い方メンバーシップ関数記憶手段３４およびＯ
Ｎ・ＯＦＦ時間メンバーシップ関数記憶手段３６を参照
することにより得られる。
また推論のルールは、ＯＮ・ＯＦＦ時間推論ルール記憶
手段３５を参照することにより得られる。
手段３５を参照することにより得られる。
以上説明した推論により決定されたモータのＯＮ・ＯＦ
Ｆ時間に基づいて、制御部１３がモータ４をＯＮ・ＯＦ
Ｆすることにより適切な強度の水流を得ることができる
ものである。前記水流決定手段１６および制御部１３は
、マイクロコンピュータ１４により容易に実現できる。
Ｆ時間に基づいて、制御部１３がモータ４をＯＮ・ＯＦ
Ｆすることにより適切な強度の水流を得ることができる
ものである。前記水流決定手段１６および制御部１３は
、マイクロコンピュータ１４により容易に実現できる。
第三の手段による洗濯時間決定について説明する。第１
０図は第三の手段の一実施例で、洗濯時間の決定は、布
量センサ６および汚れセンサ７の検出値と、手動入力部
１２からの汚れ量の多少という入力情報とから洗濯時間
決定手段１７においてファジィ推論することにより行わ
れる。ここで汚れセンサ７の検出値は透過度が飽和する
までの時間と、そのときの透過度という２つの情報とな
り洗濯時間決定手段の入力となる。
０図は第三の手段の一実施例で、洗濯時間の決定は、布
量センサ６および汚れセンサ７の検出値と、手動入力部
１２からの汚れ量の多少という入力情報とから洗濯時間
決定手段１７においてファジィ推論することにより行わ
れる。ここで汚れセンサ７の検出値は透過度が飽和する
までの時間と、そのときの透過度という２つの情報とな
り洗濯時間決定手段の入力となる。
ファジィ推論は「布量が多い、且つ透過度が小さい、且
つ飽ＦＤ時間が長い、且つ汚れ量が多いならば洗濯時間
をとても長（する」といった一般的な判断を基に行われ
る。推論のルールは第１１図に示す２４個のルールから
なる。布量が「多めＪとか、透過度が「小さい」とか、
飽和時間が「長い」とか、汚れ量が「多い」といった定
性的な概念は第１２図（ａ）〜（ｄ）に示すようなメン
バーシップ関数により定量的に表現される。ファジィ推
論は第１３図に示す構成になっており、布量適合度演算
手段２７では、布量センサの検出値と布量に関するメン
バーシップ関数の適合度を両者のＭＡＸを取ることによ
り求める。洗い方適合度演算手段３３では、洗い方に関
する手動入力とメンバーシップ関数の適合度を同様にし
て求める。同様に透過度適合度演算手段３８や飽和時間
適合度演算手段３９においても所定の適合度を求める。
つ飽ＦＤ時間が長い、且つ汚れ量が多いならば洗濯時間
をとても長（する」といった一般的な判断を基に行われ
る。推論のルールは第１１図に示す２４個のルールから
なる。布量が「多めＪとか、透過度が「小さい」とか、
飽和時間が「長い」とか、汚れ量が「多い」といった定
性的な概念は第１２図（ａ）〜（ｄ）に示すようなメン
バーシップ関数により定量的に表現される。ファジィ推
論は第１３図に示す構成になっており、布量適合度演算
手段２７では、布量センサの検出値と布量に関するメン
バーシップ関数の適合度を両者のＭＡＸを取ることによ
り求める。洗い方適合度演算手段３３では、洗い方に関
する手動入力とメンバーシップ関数の適合度を同様にし
て求める。同様に透過度適合度演算手段３８や飽和時間
適合度演算手段３９においても所定の適合度を求める。
前件部ミニマム演算手段１つでは、前！ａ４つの適合度
のＭＩＮを取り、前件部の適合度とする。後件部ミニマ
ム演算手段２０では、この前件部適合度と後件部の洗濯
時間メンバーシップ関数のＭＩＮを取ってそのルールの
結論とする。
のＭＩＮを取り、前件部の適合度とする。後件部ミニマ
ム演算手段２０では、この前件部適合度と後件部の洗濯
時間メンバーシップ関数のＭＩＮを取ってそのルールの
結論とする。
全てのルールについて、それぞれの結論を求めたのち、
重心演算手段４６では全結論のＭＡＸを取り、その重心
を計算することにより、最終的に洗濯時間が求まる。
重心演算手段４６では全結論のＭＡＸを取り、その重心
を計算することにより、最終的に洗濯時間が求まる。
布量・洗い方・透過度・飽和時間及び洗濯時間に関する
メンバーシップ関数は、それぞれ布量メンバーシップ関
数記憶手段２９、洗い方メンバーシップ関数記憶手段３
４、透過度メンバーシップ関数記憶手段３７、飽和時間
メンバーシップ関数記憶手段４ｏおよび洗濯時間メンバ
ーシップ関数記憶手段４２を参照することにより得られ
る。また、推論のルールは、洗濯時間推論ルール記憶手
段４１を参照することにより得られる。
メンバーシップ関数は、それぞれ布量メンバーシップ関
数記憶手段２９、洗い方メンバーシップ関数記憶手段３
４、透過度メンバーシップ関数記憶手段３７、飽和時間
メンバーシップ関数記憶手段４ｏおよび洗濯時間メンバ
ーシップ関数記憶手段４２を参照することにより得られ
る。また、推論のルールは、洗濯時間推論ルール記憶手
段４１を参照することにより得られる。
以上説明したファジィ推論により決定された洗濯時間に
基づいて制御部１３においてモータ４の制御を行い所定
の時間でモータをＯＦＦする。前記洗濯時間決定手段１
７および制御部１３はマイクロコンピュータ１４により
容易に実現できる。
基づいて制御部１３においてモータ４の制御を行い所定
の時間でモータをＯＦＦする。前記洗濯時間決定手段１
７および制御部１３はマイクロコンピュータ１４により
容易に実現できる。
次に第四の手段による各種洗濯条件の決定について説明
する。第１４図は第四の手段の一実施例で、各種洗濯条
件の決定は、布量センサ６および汚れセンサ７の検出値
と、手動入力部からの水量の多少、汚れ量の多少、洗い
方の強弱といった情報とからファジィ推論器１８におい
てファジィ推論することにより行われる。ファジィ推論
は第１５図に示すように３段階の多段推論になっている
。
する。第１４図は第四の手段の一実施例で、各種洗濯条
件の決定は、布量センサ６および汚れセンサ７の検出値
と、手動入力部からの水量の多少、汚れ量の多少、洗い
方の強弱といった情報とからファジィ推論器１８におい
てファジィ推論することにより行われる。ファジィ推論
は第１５図に示すように３段階の多段推論になっている
。
第一段階は、前記第一の手段の実施例と同様にして適正
水位を決定するものである。第二段階は、手動入力部か
らの洗い方の強弱という情報と、布量センサの検出値と
、第一段階により決定される水位とからファジィ推論に
より水流を決定するものである。ファジィ推論は「布量
が多め、且つ水位が高め、且つ洗い方を強めならば水流
を強（する」といったもので、第１６図に示す１２個の
ルールからなる。ファジィ推論は第１７図に示す構成に
なっており、布量適合度演算手段２７では、布量センサ
の検出値と布量に関するメンバーシップ関数の適合度を
両者のＭＡＸを取ることにより求める。洗い方適合度演
算手段３３では、洗い方に関する手動入力とメンバーシ
ップ関数の適合度を同様にして求める。同様に水位適合
度演算手段４３においても所定の適合度を求める。前件
部ミニマム演算手段１９では、前記３つの適合度のＭＩ
Ｎを取り、前件部の適合度とする。後件部ミニマム演算
手段２０では、この前件部適合度と後件部のＯＮ・ＯＦ
Ｆ時間メンバーシップ関数のＭＩＮを取ってそのルール
の結論とする。
水位を決定するものである。第二段階は、手動入力部か
らの洗い方の強弱という情報と、布量センサの検出値と
、第一段階により決定される水位とからファジィ推論に
より水流を決定するものである。ファジィ推論は「布量
が多め、且つ水位が高め、且つ洗い方を強めならば水流
を強（する」といったもので、第１６図に示す１２個の
ルールからなる。ファジィ推論は第１７図に示す構成に
なっており、布量適合度演算手段２７では、布量センサ
の検出値と布量に関するメンバーシップ関数の適合度を
両者のＭＡＸを取ることにより求める。洗い方適合度演
算手段３３では、洗い方に関する手動入力とメンバーシ
ップ関数の適合度を同様にして求める。同様に水位適合
度演算手段４３においても所定の適合度を求める。前件
部ミニマム演算手段１９では、前記３つの適合度のＭＩ
Ｎを取り、前件部の適合度とする。後件部ミニマム演算
手段２０では、この前件部適合度と後件部のＯＮ・ＯＦ
Ｆ時間メンバーシップ関数のＭＩＮを取ってそのルール
の結論とする。
全てのルールについて、それぞれの結論を求めたのち、
重心演算手段４６では全結論のＭＡＸを取り、その重心
を計算することにより、最終的にＯＮ・ＯＦＦ時間が求
まる。
重心演算手段４６では全結論のＭＡＸを取り、その重心
を計算することにより、最終的にＯＮ・ＯＦＦ時間が求
まる。
布量・洗い方・水位及びＯＮ・ＯＦＦ時間に関するメン
バーシップ関数は、それぞれ布量メンバーシップ関数記
憶手段２９・洗い方メンバーシップ関数記憶手段３４・
水位メンバーシップ関数記憶手段３２・０Ｎ−ＯＦＦ時
間メンバーシップ関数記憶手段３６を参照することによ
り得られる。また推論のルールは、ＯＮ・ＯＦＦ時間推
論ルール記憶手段３５を参照することにより得られる。
バーシップ関数は、それぞれ布量メンバーシップ関数記
憶手段２９・洗い方メンバーシップ関数記憶手段３４・
水位メンバーシップ関数記憶手段３２・０Ｎ−ＯＦＦ時
間メンバーシップ関数記憶手段３６を参照することによ
り得られる。また推論のルールは、ＯＮ・ＯＦＦ時間推
論ルール記憶手段３５を参照することにより得られる。
第三段階は、布量センサ６および汚れセンサ７の検出値
と、第一段階により決定される水位と、第二段階により
決定される水流とからファジィ推論により洗濯時間を決
定するものである。ここで汚れセンサ７の検出値は透過
度が飽和するまでの時間と、そのときの透過度という２
つの情報となりファジィ推論器１８の入力となる。ファ
ジィ推論は「布量が多く、且つ水位が高め、且つ水流が
強め、且つ飽和時間が長い、且つ透過度が小さいならば
洗濯時間をとても長く」といったもので３２個のルール
からなる。ファジィ推論は第１８図に示す構成になって
おり前記第二段階と同様の手順で洗濯時間が求まる。
と、第一段階により決定される水位と、第二段階により
決定される水流とからファジィ推論により洗濯時間を決
定するものである。ここで汚れセンサ７の検出値は透過
度が飽和するまでの時間と、そのときの透過度という２
つの情報となりファジィ推論器１８の入力となる。ファ
ジィ推論は「布量が多く、且つ水位が高め、且つ水流が
強め、且つ飽和時間が長い、且つ透過度が小さいならば
洗濯時間をとても長く」といったもので３２個のルール
からなる。ファジィ推論は第１８図に示す構成になって
おり前記第二段階と同様の手順で洗濯時間が求まる。
以上説明した３つの段階の結果に応じ、制御部１３が給
水弁９・モータ４を制御することにより給水制御・水流
制御・洗濯時間制御を行う。前記ファジィ推論器１８お
よび制御部１３はマイクロコンピュータ１４により容易
に実現できる。
水弁９・モータ４を制御することにより給水制御・水流
制御・洗濯時間制御を行う。前記ファジィ推論器１８お
よび制御部１３はマイクロコンピュータ１４により容易
に実現できる。
発明の詳細
な説明した本発明の効果を以下に述べる。第一の手段に
よると、布量センサの検出値より水位決定手段にてファ
ジィ推論を行い適正水位を決定するが、水量・汚れ量に
関する操作者による手動入力を受け付ける手動入力部よ
り得た情報により、適正水位の範囲内で操作者の好みを
生かした水位決定をすることができる。即ち操作者の主
観を取り入れた適正な水位決定をすることができるもの
である。
よると、布量センサの検出値より水位決定手段にてファ
ジィ推論を行い適正水位を決定するが、水量・汚れ量に
関する操作者による手動入力を受け付ける手動入力部よ
り得た情報により、適正水位の範囲内で操作者の好みを
生かした水位決定をすることができる。即ち操作者の主
観を取り入れた適正な水位決定をすることができるもの
である。
第二の手段によると、布量センサの検出値より水流決定
手段にてファジィ推論を行い適正水流を決定するが、洗
い方に関する操作者による手動入力を受け付ける手動入
力部より得た情報により、適正水流の範囲内で操作者の
好みを生かした水流決定をすることができる。即ち操作
者の主観を取り入れた適正な水流決定をすることができ
るものである。
手段にてファジィ推論を行い適正水流を決定するが、洗
い方に関する操作者による手動入力を受け付ける手動入
力部より得た情報により、適正水流の範囲内で操作者の
好みを生かした水流決定をすることができる。即ち操作
者の主観を取り入れた適正な水流決定をすることができ
るものである。
第三の手段によと、布量センサと汚れセンサの検出値よ
り洗濯時間決定手段にてファジィ推論を行い、適正な洗
濯時間およびすすぎ時間を決定するが、水量・汚れ量に
関する操作者による手動入力を受け付ける手動入力部よ
り１与た情報により。
り洗濯時間決定手段にてファジィ推論を行い、適正な洗
濯時間およびすすぎ時間を決定するが、水量・汚れ量に
関する操作者による手動入力を受け付ける手動入力部よ
り１与た情報により。
適正時間の範囲内で操作者の好みを生かした洗濯時間お
よびすすぎ時間を決定をすることができる。即ち操作者
の主観を取り入れた適正な洗濯時間決定をすることがで
きるものである。
よびすすぎ時間を決定をすることができる。即ち操作者
の主観を取り入れた適正な洗濯時間決定をすることがで
きるものである。
また第四の手段によると、適正水位・洗濯水流およびす
すぎ水流・洗濯時間の各種洗濯条件をファジィ推論器に
よる多段推論により行なうようにしたことと、水量・汚
れ量・洗い方に関する操作者による手動人力を受け付け
る手動入力部より得た情報を受け付ける構成としたため
、適正な各種洗濯条件の範囲で操作者の好みを生かした
各種洗濯条件を決定することができる。即ち操作者の主
観を取り入れた適正な各種洗濯条件決定をすることがで
きるものである。また多段推論を行うことによりきめの
細かい各種洗濯条件決定ができるものである。
すぎ水流・洗濯時間の各種洗濯条件をファジィ推論器に
よる多段推論により行なうようにしたことと、水量・汚
れ量・洗い方に関する操作者による手動人力を受け付け
る手動入力部より得た情報を受け付ける構成としたため
、適正な各種洗濯条件の範囲で操作者の好みを生かした
各種洗濯条件を決定することができる。即ち操作者の主
観を取り入れた適正な各種洗濯条件決定をすることがで
きるものである。また多段推論を行うことによりきめの
細かい各種洗濯条件決定ができるものである。
第１図は第一の手段の一実施例を示すブロック図、第２
図は同推論のルールを示す図、第３図は同メンバーシッ
プ関数を示す図、第４図・第５図はそれぞれ同ファジィ
推論器のブロック図、第６図は第二の手段の一実施例を
示すブロック図、第７図は同推論のルールを示す図、第
８図は同メンバーシップ関数を示す図、第９図は同ファ
ジィ推論器のブロック図、第１０図は第三の手段の一実
施例を示すブロック図、第１１図は同推論のルールを示
す図、第１２図は同メンバーシップ関数を示す図、第１
３図は同ファジィ推論器のブロック図、第１４図は第四
の手段の一実施例を示すブロック図、第１５図は同ファ
ジィ推論器による多段推論を示すブロック図、第１６図
は同手段による推論のルールを示す図、第１７図・第１
８図はそれぞれ同ファジィ推論器のブロック図、第１９
図は各手段の洗濯機の全体構成を示す概略構成図である
。 １・・・洗濯槽、２・・・外槽、３・・・パルセータ、
４・・・モータ、６・・・布量センサ、７・・・水位セ
ンサ、９・・・汚れセンサ、１０・・・給水弁、１２・
・・手動入力部、１３・・・制御部、１４・・・マイク
ロコンピュータ、ＩＳ・・・水位決定手段、１６・・・
水流決定手段、１７・・・洗濯時間決定手段、１８・・
・ファジィ推論器。
図は同推論のルールを示す図、第３図は同メンバーシッ
プ関数を示す図、第４図・第５図はそれぞれ同ファジィ
推論器のブロック図、第６図は第二の手段の一実施例を
示すブロック図、第７図は同推論のルールを示す図、第
８図は同メンバーシップ関数を示す図、第９図は同ファ
ジィ推論器のブロック図、第１０図は第三の手段の一実
施例を示すブロック図、第１１図は同推論のルールを示
す図、第１２図は同メンバーシップ関数を示す図、第１
３図は同ファジィ推論器のブロック図、第１４図は第四
の手段の一実施例を示すブロック図、第１５図は同ファ
ジィ推論器による多段推論を示すブロック図、第１６図
は同手段による推論のルールを示す図、第１７図・第１
８図はそれぞれ同ファジィ推論器のブロック図、第１９
図は各手段の洗濯機の全体構成を示す概略構成図である
。 １・・・洗濯槽、２・・・外槽、３・・・パルセータ、
４・・・モータ、６・・・布量センサ、７・・・水位セ
ンサ、９・・・汚れセンサ、１０・・・給水弁、１２・
・・手動入力部、１３・・・制御部、１４・・・マイク
ロコンピュータ、ＩＳ・・・水位決定手段、１６・・・
水流決定手段、１７・・・洗濯時間決定手段、１８・・
・ファジィ推論器。
Claims (4)
- （１）水量・汚れ量に関する操作者による入力を受け付
ける手動入力部と、布量を検出する布量センサと、この
布量センサの検出値と前記手動入力部より得た情報とを
入力とし、洗濯水量およびすすぎ水量をファジィ推論に
より決定する水位決定手段とを備えた洗濯機。 - （２）洗い方に関する操作者による入力を受け付ける手
動入力部と、布量を検出する布量センサと、この布量セ
ンサの検出値と前記手動入力部より得た情報とを入力と
し、洗濯水流およびすすぎ水流をファジィ推論により決
定する水流決定手段とを備えた洗濯機。 - （３）汚れ量に関する操作者による入力を受け付ける手
動入力部と、布量を検出する布量センサと、汚れを検出
する汚れセンサと、これら各種センサの検出値と前記手
動入力部より得た情報とを入力とし、洗濯時間およびす
すぎ時間をファジィ推論により決定する洗濯時間決定手
段とを備えた洗濯機。 - （４）水量・汚れ量・洗い方に関する操作者による入力
を受け付ける手動入力部と、布量を検出する布量センサ
と、汚れを検出する汚れセンサと、これら各種センサの
検出値と前記手動入力部より得た情報とを入力とし、水
位・洗濯時間およびすすぎ時間、洗濯水流およびすすぎ
水流等の各種洗濯条件を多段推論し決定するファジィ推
論器とを備えた洗濯機。
Priority Applications (8)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1298228A JP2949740B2 (ja) | 1989-11-16 | 1989-11-16 | 洗濯機 |
| DE69032156T DE69032156T2 (de) | 1989-09-07 | 1990-09-05 | Waschmaschine |
| PCT/JP1990/001136 WO1991003589A1 (en) | 1989-09-07 | 1990-09-05 | Washing machine |
| KR1019910700454A KR960014706B1 (ko) | 1989-09-07 | 1990-09-05 | 세탁기 |
| EP90913221A EP0441984B1 (en) | 1989-09-07 | 1990-09-05 | Washing machine |
| AU63484/90A AU638278B2 (en) | 1989-09-07 | 1990-09-05 | Washing machine |
| CA002041643A CA2041643C (en) | 1989-09-07 | 1990-09-05 | Washing machine |
| US07/684,951 US5230227A (en) | 1989-09-07 | 1990-09-06 | Washing machine |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1298228A JP2949740B2 (ja) | 1989-11-16 | 1989-11-16 | 洗濯機 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03158191A true JPH03158191A (ja) | 1991-07-08 |
| JP2949740B2 JP2949740B2 (ja) | 1999-09-20 |
Family
ID=17856891
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1298228A Expired - Fee Related JP2949740B2 (ja) | 1989-09-07 | 1989-11-16 | 洗濯機 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2949740B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1035274C (zh) * | 1991-08-05 | 1997-06-25 | 松下电器产业株式会社 | 洗衣机的控制装置 |
| WO2000030866A1 (en) | 1998-11-19 | 2000-06-02 | Mitsubishi Pencil Kabushiki Kaisha | Collector for writing instruments |
-
1989
- 1989-11-16 JP JP1298228A patent/JP2949740B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1035274C (zh) * | 1991-08-05 | 1997-06-25 | 松下电器产业株式会社 | 洗衣机的控制装置 |
| WO2000030866A1 (en) | 1998-11-19 | 2000-06-02 | Mitsubishi Pencil Kabushiki Kaisha | Collector for writing instruments |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2949740B2 (ja) | 1999-09-20 |
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Legal Events
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